事件域认知模型下的汉语成语语义的动态识解-《汉语成语词典》语料库研究

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1、分类号HO密级公开UDC硕士学位论文事件域认知模型下的汉语成语语义的动态识解—《汉语成语词典》语料库研究学位申请人：廖文静学科专业：英语语言文学指导教师：雷卿教授二○一三年五月ADissertationSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofArtsinEnglishLanguageandLiteratureADynamicStudyofMeaningsofChineseIdiomsbasedontheEvent-domainCognitiveModel—ACorpusStudyo

2、fChineseIdiomsDictionaryGraduateStudent:LiaoWenjingMajor:EnglishLanguageandLiteratureSupervisor:Prof.LeiQingChinaThreeGorgesUniversityYichang,443002,P.R.ChinaMay,2013三峡大学硕士学位论文三峡大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，除文中已经注明引用的内4容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集

3、体均已在文中以明确方式标明，本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。学位论文作者签名：1日期：1I三峡大学硕士学位论文内容摘要“Lakoff在体验哲学和原型范畴理论的基础上提出了认知模型（CM）理论”（王寅，2007：204）。许多认知学家及学者们曾拟构过一些认知模型，如弹子球模型、舞台模型，力量动态模型等等，但是这些模型多是以线性认识出发，忽视了事件场景中要素之间的层级性，尤其是对于静态性的事体分析也未见详述。为此，王寅（2005）提出了事件域认知模型（EventdomainCognitiveModel,简称为ECM），以期为各种语言现象提供统一的解释框架。中国文化博大精

4、深，成语作为一个炙手可热的领域，一直是众多学者研究的焦点。季羡林（2003：470）曾经说过：“哪一种语言能够传递、表达的最简洁而又充分，最明白而又含蓄„汉语就是这样一种语言。其所以能够做的这一步„成语是主要的原因„”。成语，一个简单的短语，却可以揭示出需要千言万语才能说清的问题。近年来，关于成语的研究不少，主要集中在对成语定义的研究，对其性质的研究，对其生成的研究，对其意义的研究，对其哲理及美感的研究，以及对其运用的研究等等。其中，意义方面似乎受到了越来越多的关注。在相关讨论中，都涉及到成语词义的扩大、缩小或转移，更有学者探讨了词义类别的转移、感情色彩的升降等现象，但是这些

5、研究却没有逃出静态观的视角，成语的语义仍然是由“旧义”变化到“新义”、“本意”变化到“引申义”。学者们只强调了词义的客观变化，而对于主体在识解语境中的阐释作用未加注重和研究。因此，需要用一个全新的角度来对成语的语义进行研究。本文首先对成语进行了整体观察，包括其定义、性质和分类等等。然后，我们回顾了国内外对成语已进行的诸方面的研究。从意义方面的已有研究中，我们发现有很多局限和不足之处。随后，我们对“事件”以及“事件域”的相关研究进行了回顾，发现事件域认知模型对于词义的变化具有解释力。但是它是否能够用于解释汉语成语的语义变化呢？接下来，我们提出了成语语义的动态识解观念，认为成语的

6、语义变化是一个由“源义”，到“初义”，再到“识解义”的动态识解过程。为了更好地运用事件域认知模型进行成语语义的研究，我们选取了语料库《汉语成语词典》。对其中带有典籍的3000多成语进行了再分类。再次，我们针对不同成语的类别分别构建了不同的事件域认知模型。最后，我们运用事件域认知模型理论对成语语义的动态识解进行了分析，并讨论了其变化背后的认知机制。从整个研究中，我们发现：事件域认知模型对于成语语义的动态变化具有很强的解释力。通过构建不同类别的事件域认知模型，我们对事件域理论进行了推动和发展。同时，本研究为汉语成语语义的动态研究提供了新的视角，加深了对汉语成语的理解，对于汉语成语

7、的学习和研究具有指导和特殊意义。关键词：成语动态识解事件域认知模型认知机制II三峡大学硕士学位论文AbstractLakoff(1987)putforwardtheCognitiveModel(CM)basedontheembodiedphilosophyandprototypetheory.Manycognitivelinguistsestablishedseveralcognitivemodels.ThatincludestheBilliard-ballModelandStageModel(Lang